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分布式数据库系统原理 第4版 版权信息
- ISBN：9787302636526
- 条形码：9787302636526 ; 978-7-302-63652-6
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
分布式数据库系统原理 第4版 本书特色
本书第4版涵盖了分布式数据库系统领域的广度和深度内容，可以作为高等学校高年级本科生和研究生的分布式数据库系统教材，也可以作为从事相关工作研究人员的参考用书。
分布式数据库系统原理 第4版 内容简介
本书主要介绍分布式数据库管理系统的基本概念、基本理论和设计问题，涵盖了分布式数据库系统的设计、实现和管理等方面的诸多专题。全书由两大部分组成， **部分包括第1～14章，以关系数据库为主，讲述了分布式数据管理的基础原理，内容包括分布式数据库设计，分布式查询的分解与优化，事务管理，分布式并发控制，分布式数据库管理系统的可靠性，数据复制等分布式数据管理技术的经典内容，第14章还讨论了并行数据库系统。第二部分包括第15～18章，介绍了互联网时代分布式数据管理研究的前沿，包括分布式对象数据库管理，P2P数据管理，万?
分布式数据库系统原理 第4版 目录
第1章 引言 1
1.1 什么是分布式数据库系统 1
1.2 分布式DBMS的发展历程 2
1.3 数据传输方案 4
1.4 分布式DBMS的承诺 5
1.4.1 分布式及复制数据的透明管理 6
1.4.2 基于分布式事务的可靠性 8
1.4.3 性能提升 8
1.4.4 可扩展性 9
1.5 设计问题 10
1.5.1 分布式数据库设计 10
1.5.2 分布式数据控制 10
1.5.3 分布式查询处理 10
1.5.4 分布式并发控制 11
1.5.5 分布式数据库的可靠性 11
1.5.6 复制 11
1.5.7 并行数据库 11
1.5.8 数据库集成 12
1.5.9 其他分布式方法 12
1.5.10 大数据处理和NoSQL 12
1.6 分布式DBMS体系架构 12
1.6.1 分布式DBMS体系架构的模型 13
1.6.2 客户/服务器系统 15
1.6.3 P2P系统 16
1.6.4 多数据库体系架构 18
1.6.5 云计算 20
1.7 本章参考文献说明 23
第2章 分布与并行数据库设计 25
2.1 数据分片 27
2.1.1 水平分片 28
2.1.2 垂直分片 39
2.1.3 混合分片 48
2.2 分配 49
2.2.1 辅助信息 50
2.2.2 分配模型 50
2.2.3 解决办法 52
2.3 结合的方法 53
2.3.1 工作负载不可知时的划分技术 53
2.3.2 工作负载可知的划分技术 54
2.4 自适应方法 57
2.4.1 检测工作负载的变化 57
2.4.2 检测受影响的数据项 58
2.4.3 增量重构 58
2.5 数据目录 60
2.6 本章小结 61
2.7 本章参考文献说明 61
2.8 本章习题 63
第3章 分布式数据控制 66
3.1 视图管理 66
3.1.1 集中式DBMS中的视图 67
3.1.2 分布式DBMS中的视图 69
3.1.3 物化视图的维护 70
3.2 访问控制 75
3.2.1 裁决式访问控制 76
3.2.2 多级访问控制 77
3.2.3 分布式访问控制 79
3.3 语义完整性控制 81
3.3.1 集中式语义完整性控制 82
3.3.2 分布式语义完整性控制 85
3.4 本章小结 89
3.5 本章参考文献说明 90
3.6 本章习题 91
第4章 分布式查询处理 93
4.1 查询处理概述 93
4.1.1 查询处理问题 94
4.1.2 查询优化 96
4.1.3 查询处理的分层结构 98
4.2 数据本地化 101
4.2.1 主水平划分的归约 101
4.2.2 连结的归约 103
4.2.3 垂直分片的归约 104
4.2.4 诱导分片的归约 105
4.2.5 混合分片的归约 106
4.3 分布式查询的连结排序 107
4.3.1 连结树 107
4.3.2 连结排序 109
4.3.3 基于半连结的算法 110
4.3.4 连结与半连结的对比 113
4.4 分布式代价模型 114
4.4.1 代价函数 114
4.4.2 数据库统计数据 115
4.5 分布式查询优化 116
4.5.1 动态方法 116
4.5.2 静态方法 120
4.5.3 混合方法 122
4.6 自适应查询处理 126
4.6.1 自适应查询处理的流程 127
4.6.2 eddy方法 128
4.7 本章小结 129
4.8 本章参考文献说明 130
4.9 本章习题 131
第5章 分布式事务处理 134
5.1 背景与概念定义 135
5.2 分布式并发控制 137
5.2.1 基于加锁的并发控制算法 138
5.2.2 基于时间戳的并发控制算法 145
5.2.3 多版本并发控制算法 149
5.2.4 乐观并发控制算法 150
5.3 基于快照隔离的分布式并发控制算法 152
5.4 分布式DBMS的可靠性 154
5.4.1 两阶段提交协议 155
5.4.2 两阶段提交协议的变型版本 161
5.4.3 处理站点故障 162
5.4.4 网络划分 168
5.4.5 Paxos共识协议 170
5.4.6 体系架构方面的考虑 173
5.5 扩展事务管理的现代方法 174
5.5.1 Spanner系统 175
5.5.2 LeanXcale系统 175
5.6 本章小结 177
5.7 本章参考文献说明 178
5.8 本章习题 181
第6章 数据复制 183
6.1 复制数据库的一致性 184
6.1.1 相互一致性 184
6.1.2 相互一致性与事务一致性 186
6.2 更新管理策略 187
6.2.1 积极更新传播 187
6.2.2 懒惰更新传播 188
6.2.3 集中式技术 188
6.2.4 分布式技术 189
6.3 复制协议 189
6.3.1 积极集中式协议 189
6.3.2 积极分布式协议 194
6.3.3 懒惰集中式协议 194
6.3.4 懒惰分布式协议 199
6.4 分组通信 200
6.5 复制与故障 202
6.5.1 故障和懒惰复制 202
6.5.2 故障和积极复制 202
6.6 本章小结 205
6.7 本章参考文献说明 205
6.8 本章习题 207
第7章 数据库集成——多数据库系统 209
7.1 数据库集成 209
7.1.1 自底向上的设计方法 210
7.1.2 模式匹配 213
7.1.3 模式集成 220
7.1.4 模式映射 221
7.1.5 数据清洗 227
7.2 多数据库查询处理 228
7.2.1 多数据库查询处理的关键问题 228
7.2.2 多数据库查询处理体系架构 229
7.2.3 基于视图的查询重写 231
7.2.4 查询优化和执行 234
7.2.5 查询翻译和执行 243
7.3 本章小结 245
7.4 本章参考文献说明 246
7.5 本章习题 248
第8章 并行数据库系统 258
8.1 并行数据库系统的目标 258
8.2 并行架构 261
8.2.1 通用架构 261
8.2.2 共享内存架构 262
8.2.3 共享磁盘架构 264
8.2.4 无共享架构 264
8.3 数据放置 265
8.4 并行查询处理 268
8.4.1 数据处理的并行算法 268
8.4.2 并行查询优化 273
8.5 负载均衡 277
8.5.1 并行执行的问题 277
8.5.2 算子内负载均衡 279
8.5.3 算子间负载均衡 280
8.5.4 查询内负载均衡 280
8.6 容错性 283
8.7 数据库集群 284
8.7.1 数据库集群架构 285
8.7.2 复制 286
8.7.3 负载均衡 286
8.7.4 查询处理 286
8.8 本章小结 289
8.9 本章参考文献说明 289
8.10 本章习题 291
第9章 对等数据管理 293
9.1 基础设施 295
9.1.1 非结构化P2P网络 296
9.1.2 结构化P2P网络 298
9.1.3 超级节点P2P网络 301
9.1.4 P2P网络比较 303
9.2 P2P系统上的模式映射 303
9.2.1 成对模式映射 303
9.2.2 基于机器学习技术的映射 304
9.2.3 公共协议映射 304
9.2.4 基于信息检索技术的模式映射 305
9.3 P2P系统的查询处理 306
9.3.1 Top-k查询 306
9.3.2 连结查询 316
9.3.3 区间查询 317
9.4 副本一致性 320
9.4.1 DHT中的基本支持 320
9.4.2 DHT中的数据货币 321
9.4.3 副本协调 322
9.5 区块链 325
9.5.1 区块链定义 326
9.5.2 区块链基础设施 327
9.5.3 区块链2.0 329
9.5.4 问题 330
9.6 本章小结 331
9.7 本章参考文献说明 332
9.8 本章习题 333
第10章 大数据处理 335
10.1 分布式存储系统 337
10.1.1 谷歌文件系统 338
10.1.2 对象存储与文件存储的结合 339
10.2 大数据处理框架 339
10.2.1 MapReduce数据处理 340
10.2.2 使用Spark处理数据 348
10.3 流数据处理 352
10.3.1 流模型、语言和算子 353
10.3.2 数据流的查询处理 356
10.3.3 数据流系统容错 362
10.4 图分析平台 363
10.4.1 图划分 365
10.4.2 MapReduce和图分析 369
10.4.3 图分析专用系统 369
10.4.4 以顶点为中心的整体同步系统 372
10.4.5 以顶点为中心的异步并行系统 374
10.4.6 以顶点为中心的聚集-应用-分散系统 376
10.4.7 以划分为中心的整体同步系统 377
10.4.8 以划分为中心的异步并行系统 378
10.4.9 以划分为中心的聚集-应用-分散系统 378
10.4.10 以边为中心的整体同步系统 378
10.4.11 以边为中心的异步并行系统 379
10.4.12 以边为中心的聚集-应用-分散系统 379
10.5 数据湖 379
10.5.1 数据湖与数据仓库 379
10.5.2 体系架构 380
10.5.3 挑战 382
10.6 本章小结 382
10.7 本章参考文献说明 383
10.8 本章习题 385
第11章 NoSQL、NewSQL与Polystore技术 388
11.1 NoSQL系统提出的动机 388
11.2 键值存储系统 390
11.2.1 DynamoDB 390
11.2.2 其他键值存储系统 392
11.3 文档存储系统 392
11.3.1 MongoDB 393
11.3.2 其他文档存储 395
11.4 宽列存储 395
11.4.1 Bigtable 396
11.4.2 其他宽列存储系统 397
11.5 图数据库管理系统 397
11.5.1 Neo4j 398
11.5.2 其他图数据库系统 401
11.6 混合数据存储系统 401
11.6.1 多模型NoSQL存储系统 401
11.6.2 NewSQL数据库系统 402
11.7 Polystore系统 404
11.7.1 松耦合的Polystore系统 405
11.7.2 紧耦合Polystore系统 408
11.7.3 混合系统 412
11.7.4 结束语 415
11.8 本章小结 416
11.9 本章参考文献说明 417
11.10 本章习题 418
第12章 万维网数据管理 419
12.1 万维网图管理 420
12.2 万维网搜索 421
12.2.1 万维网爬取 422
12.2.2 索引 423
12.2.3 排序与链接分析 424
12.2.4 对关键词搜索的评价 425
12.3 万维网查询 426
12.3.1 半结构化数据方法 427
12.3.2 万维网查询语言方法 430
12.4 问答系统 435
12.5 隐藏万维网搜索与查询 438
12.5.1 隐藏万维网爬取 438
12.5.2 元搜索 439
12.6 万维网数据集成 441
12.6.1 万维网表格/融合表格 442
12.6.2 语义万维网和链接开放数据 442
12.6.3 万维网数据集成中的数据质量问题 456
12.7 本章参考文献说明 462
12.8 本章习题 464
附录 465
参考文献 466 8
分布式数据库系统原理（第4版） 9
目 录
1.1 什么是分布式数据库系统 1
1.2 分布式DBMS的发展历程 2
1.3 数据传输方案 4
1.4 分布式DBMS的承诺 5
1.4.1 分布式及复制数据的透明管理 6
1.4.2 基于分布式事务的可靠性 8
1.4.3 性能提升 8
1.4.4 可扩展性 9
1.5 设计问题 10
1.5.1 分布式数据库设计 10
1.5.2 分布式数据控制 10
1.5.3 分布式查询处理 10
1.5.4 分布式并发控制 11
1.5.5 分布式数据库的可靠性 11
1.5.6 复制 11
1.5.7 并行数据库 11
1.5.8 数据库集成 12
1.5.9 其他分布式方法 12
1.5.10 大数据处理和NoSQL 12
1.6 分布式DBMS体系架构 12
1.6.1 分布式DBMS体系架构的模型 13
1.6.2 客户/服务器系统 15
1.6.3 P2P系统 16
1.6.4 多数据库体系架构 18
1.6.5 云计算 20
1.7 本章参考文献说明 23
第2章 分布与并行数据库设计 25
2.1 数据分片 27
2.1.1 水平分片 28
2.1.2 垂直分片 39
2.1.3 混合分片 48
2.2 分配 49
2.2.1 辅助信息 50
2.2.2 分配模型 50
2.2.3 解决办法 52
2.3 结合的方法 53
2.3.1 工作负载不可知时的划分技术 53
2.3.2 工作负载可知的划分技术 54
2.4 自适应方法 57
2.4.1 检测工作负载的变化 57
2.4.2 检测受影响的数据项 58
2.4.3 增量重构 58
2.5 数据目录 60
2.6 本章小结 61
2.7 本章参考文献说明 61
2.8 本章习题 63
第3章 分布式数据控制 66
3.1 视图管理 66
3.1.1 集中式DBMS中的视图 67
3.1.2 分布式DBMS中的视图 69
3.1.3 物化视图的维护 70
3.2 访问控制 75
3.2.1 裁决式访问控制 76
3.2.2 多级访问控制 77
3.2.3 分布式访问控制 79
3.3 语义完整性控制 81
3.3.1 集中式语义完整性控制 82
3.3.2 分布式语义完整性控制 85
3.4 本章小结 89
3.5 本章参考文献说明 90
3.6 本章习题 91
第4章 分布式查询处理 93
4.1 查询处理概述 93
4.1.1 查询处理问题 94
4.1.2 查询优化 96
4.1.3 查询处理的分层结构 98
4.2 数据本地化 101
4.2.1 主水平划分的归约 101
4.2.2 连结的归约 103
4.2.3 垂直分片的归约 104
4.2.4 诱导分片的归约 105
4.2.5 混合分片的归约 106
4.3 分布式查询的连结排序 107
4.3.1 连结树 107
4.3.2 连结排序 109
4.3.3 基于半连结的算法 110
4.3.4 连结与半连结的对比 113
4.4 分布式代价模型 114
4.4.1 代价函数 114
4.4.2 数据库统计数据 115
4.5 分布式查询优化 116
4.5.1 动态方法 116
4.5.2 静态方法 120
4.5.3 混合方法 122
4.6 自适应查询处理 126
4.6.1 自适应查询处理的流程 127
4.6.2 eddy方法 128
4.7 本章小结 129
4.8 本章参考文献说明 130
4.9 本章习题 131
第5章 分布式事务处理 134
5.1 背景与概念定义 135
5.2 分布式并发控制 137
5.2.1 基于加锁的并发控制算法 138
5.2.2 基于时间戳的并发控制算法 145
5.2.3 多版本并发控制算法 149
5.2.4 乐观并发控制算法 150
5.3 基于快照隔离的分布式并发控制算法 152
5.4 分布式DBMS的可靠性 154
5.4.1 两阶段提交协议 155
5.4.2 两阶段提交协议的变型版本 161
5.4.3 处理站点故障 162
5.4.4 网络划分 168
5.4.5 Paxos共识协议 170
5.4.6 体系架构方面的考虑 173
5.5 扩展事务管理的现代方法 174
5.5.1 Spanner系统 175
5.5.2 LeanXcale系统 175
5.6 本章小结 177
5.7 本章参考文献说明 178
5.8 本章习题 181
第6章 数据复制 183
6.1 复制数据库的一致性 184
6.1.1 相互一致性 184
6.1.2 相互一致性与事务一致性 186
6.2 更新管理策略 187
6.2.1 积极更新传播 187
6.2.2 懒惰更新传播 188
6.2.3 集中式技术 188
6.2.4 分布式技术 189
6.3 复制协议 189
6.3.1 积极集中式协议 189
6.3.2 积极分布式协议 194
6.3.3 懒惰集中式协议 194
6.3.4 懒惰分布式协议 199
6.4 分组通信 200
6.5 复制与故障 202
6.5.1 故障和懒惰复制 202
6.5.2 故障和积极复制 202
6.6 本章小结 205
6.7 本章参考文献说明 205
6.8 本章习题 207
第7章 数据库集成——多数据库系统 209
7.1 数据库集成 209
7.1.1 自底向上的设计方法 210
7.1.2 模式匹配 213
7.1.3 模式集成 220
7.1.4 模式映射 221
7.1.5 数据清洗 227
7.2 多数据库查询处理 228
7.2.1 多数据库查询处理的关键问题 228
7.2.2 多数据库查询处理体系架构 229
7.2.3 基于视图的查询重写 231
7.2.4 查询优化和执行 234
7.2.5 查询翻译和执行 243
7.3 本章小结 245
7.4 本章参考文献说明 246
7.5 本章习题 248
第8章 并行数据库系统 258
8.1 并行数据库系统的目标 258
8.2 并行架构 261
8.2.1 通用架构 261
8.2.2 共享内存架构 262
8.2.3 共享磁盘架构 264
8.2.4 无共享架构 264
8.3 数据放置 265
8.4 并行查询处理 268
8.4.1 数据处理的并行算法 268
8.4.2 并行查询优化 273
8.5 负载均衡 277
8.5.1 并行执行的问题 277
8.5.2 算子内负载均衡 279
8.5.3 算子间负载均衡 280
8.5.4 查询内负载均衡 280
8.6 容错性 283
8.7 数据库集群 284
8.7.1 数据库集群架构 285
8.7.2 复制 286
8.7.3 负载均衡 286
8.7.4 查询处理 286
8.8 本章小结 289
8.9 本章参考文献说明 289
8.10 本章习题 291
第9章 对等数据管理 293
9.1 基础设施 295
9.1.1 非结构化P2P网络 296
9.1.2 结构化P2P网络 298
9.1.3 超级节点P2P网络 301
9.1.4 P2P网络比较 303
9.2 P2P系统上的模式映射 303
9.2.1 成对模式映射 303
9.2.2 基于机器学习技术的映射 304
9.2.3 公共协议映射 304
9.2.4 基于信息检索技术的模式映射 305
9.3 P2P系统的查询处理 306
9.3.1 Top-k查询 306
9.3.2 连结查询 316
9.3.3 区间查询 317
9.4 副本一致性 320
9.4.1 DHT中的基本支持 320
9.4.2 DHT中的数据货币 321
9.4.3 副本协调 322
9.5 区块链 325
9.5.1 区块链定义 326
9.5.2 区块链基础设施 327
9.5.3 区块链2.0 329
9.5.4 问题 330
9.6 本章小结 331
9.7 本章参考文献说明 332
9.8 本章习题 333
第10章 大数据处理 335
10.1 分布式存储系统 337
10.1.1 谷歌文件系统 338
10.1.2 对象存储与文件存储的结合 339
10.2 大数据处理框架 339
10.2.1 MapReduce数据处理 340
10.2.2 使用Spark处理数据 348
10.3 流数据处理 352
10.3.1 流模型、语言和算子 353
10.3.2 数据流的查询处理 356
10.3.3 数据流系统容错 362
10.4 图分析平台 363
10.4.1 图划分 365
10.4.2 MapReduce和图分析 369
10.4.3 图分析专用系统 369
10.4.4 以顶点为中心的整体同步系统 372
10.4.5 以顶点为中心的异步并行系统 374
10.4.6 以顶点为中心的聚集-应用-分散系统 376
10.4.7 以划分为中心的整体同步系统 377
10.4.8 以划分为中心的异步并行系统 378
10.4.9 以划分为中心的聚集-应用-分散系统 378
10.4.10 以边为中心的整体同步系统 378
10.4.11 以边为中心的异步并行系统 379
10.4.12 以边为中心的聚集-应用-分散系统 379
10.5 数据湖 379
10.5.1 数据湖与数据仓库 379
10.5.2 体系架构 380
10.5.3 挑战 382
10.6 本章小结 382
10.7 本章参考文献说明 383
10.8 本章习题 385
第11章 NoSQL、NewSQL与Polystore技术 388
11.1 NoSQL系统提出的动机 388
11.2 键值存储系统 390
11.2.1 DynamoDB 390
11.2.2 其他键值存储系统 392
11.3 文档存储系统 392
11.3.1 MongoDB 393
11.3.2 其他文档存储 395
11.4 宽列存储 395
11.4.1 Bigtable 396
11.4.2 其他宽列存储系统 397
11.5 图数据库管理系统 397
11.5.1 Neo4j 398
11.5.2 其他图数据库系统 401
11.6 混合数据存储系统 401
11.6.1 多模型NoSQL存储系统 401
11.6.2 NewSQL数据库系统 402
11.7 Polystore系统 404
11.7.1 松耦合的Polystore系统 405
11.7.2 紧耦合Polystore系统 408
11.7.3 混合系统 412
11.7.4 结束语 415
11.8 本章小结 416
11.9 本章参考文献说明 417
11.10 本章习题 418
第12章 万维网数据管理 419
12.1 万维网图管理 420
12.2 万维网搜索 421
12.2.1 万维网爬取 422
12.2.2 索引 423
12.2.3 排序与链接分析 424
12.2.4 对关键词搜索的评价 425
12.3 万维网查询 426
12.3.1 半结构化数据方法 427
12.3.2 万维网查询语言方法 430
12.4 问答系统 435
12.5 隐藏万维网搜索与查询 438
12.5.1 隐藏万维网爬取 438
12.5.2 元搜索 439
12.6 万维网数据集成 441
12.6.1 万维网表格/融合表格 442
12.6.2 语义万维网和链接开放数据 442
12.6.3 万维网数据集成中的数据质量问题 456
12.7 本章参考文献说明 462
12.8 本章习题 464
附录 465
参考文献 466 8
分布式数据库系统原理（第4版） 9
目 录
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